OpenAI就是开发出ChatGPT的那家公司。
随着ChatGPT的爆火，也越来越多的人开始关注OpenAI这家公司，希望了解它内部到底是怎样的一种文化，可以打造出ChatGPT这样的划时代产品。
最近读到了OpenAI一位技术负责人Evan Morikawa的一段访谈，其中详细讲到了OpenAI内部真实的企业文化到底是什么样。
本次访谈日期为2023年11月14日，访谈全文地址：https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/inside-openai-how-does-chatgpt-ship
被访者Evan于2021年1月加入OpenAI，目前担任公司应用工程团队的负责人，管理大约60-70名工程师。
另外一个背景，自2020年10月以来，OpenAI已从大约150人增长到大约700人，且还在持续招聘中。
在访谈中，Evan将OpenAI的成功归结为以下6个因素：
让ChatGPT像一个小型独立创业公司一样运作
与研究团队的紧密整合
产品和研究的长期思维
解耦的、渐进式的发布
高密度人才
所有以上日常习惯的累积
1. 让ChatGPT像一个小型独立创业公司一样运作
ChatGPT更像一个OpenAI内部的小创业公司。OpenAI公司有8年历史，公司内部的应用部门（Applied）是3年前成立，而ChatGPT是应用部门内大约1年前开始的一个产品团队。
在早期，OpenAI内部像大部分公司一样按照工作职能分类，工程和工程在一起，产品和产品在一起。
但是，ChatGPT出来后，公司成了一个专门的团队，把工程、产品、设计和研究人员整合在一个团队，保证了团队的自主性。
为了确保团队内部能够紧密合作，公司还特意把团队所有成员的座位安排在了一起。
亚马逊公司内部也有类似的机制，为一个创新产品建立一支独立的小团队。团队内部有从产品到工程的一条龙职能，确保可以形成闭环的独立运作。
《亚马逊逆向工作法》一书中提到，这样的团队叫做“单线程团队”（Single-Threaded Team）。这种职能齐全，独立运作的小团队机制在很大程度上保证了团队的敏捷性、自主性，也让团队内部沟通变得更加高效。决策过程简化，执行速度加快。
2. 产品与研究团队的高度整合
在大多数科技公司，通常有三个团队会通力合作：工程（Engineering）、产品（Product）和设计（Design）。但是在OpenAI，加入了第四个团队：研究（Research）。
为什么会如此设置？因为OpenAI把很多产品问题视为研究问题。比如，以下问题：
• ChatGPT如何产生更简洁的输出？
• ChatGPT如何产生更准确的答案？
• ChatGPT如何连接到更多的数据来源？
这些问题看上去像产品问题，但实际上它们在很大程度上依赖于研究。如何调整或微调底层模型以实现所需的目标，我们可以采取哪些其他方法来实现这些结果？
OpenAI的研究人员往往拥有显著的学术或行业背景。他们阅读大量的学术论文以保持最新状态。他们还采纳想法并进行大量实验以改进模型。他们像搞应用的人员一样，都是实践者。
通过让研究人员成为产品团队的一部分，研究人员的最新结果可以快速部署到产品中去。同时，OpenAI也避免了其他公司容易出现的问题：研究部门只专注于运行实验，而产品部门只想商业化和赚钱。
3. 产品和研究的长期思维
OpenAI的公开使命（Mission）是让人工智能造福全人类，这一使命在公司章程中明确提出。
公司在每次全员大会上都会提及使命，有了使命作为指路的灯塔，当公司业务或产品开发方向面临多个选项时，就很容易做出抉择了。
在内部产品讨论中，大家也经常会有这样的提问：这些选择是否让我们更加接近了我们的使命？
Evan认为，公司使命不但决定了大家该做什么，更重要的是决定了不做什么，也让所有人更有目标感，更能聚焦最重要的目标，整个决策过程也变得更加简单、快速。
4. 非耦合与渐进式产品发布
非耦合和渐进式发布（uncoupled and incremental releases）的做法不仅减轻了产品发布新功能时可能出现的风险，也允许公司可以用更有控制、更安全的方式逐步扩展产品的影响力。
通过这种方式，OpenAI可以在不牺牲用户体验和系统稳定性的情况下，不断地推出新功能和改进。
OpenAI认为，与现实世界进行渐进、有控制的接触是识别和解决潜在安全问题的关键。这种方法帮助了产品在推出过程中始终保持了高水平的安全性和可靠性。
OpenAI的产品推出策略是：先和一小群客户进行试验，然后再逐步向更广泛的用户群推广，每一步都经过充分的测试和验证。在推广过程中收集反馈、识别问题，并在大规模推出之前进行必要的调整。
外界都感觉ChatGPT是一夜间突然走红，然而事实却是，OpenAI内部早已经花了很长时间，在一个更容易控制的环境中，逐步升级迭代这个模型。
5. 高人才密度
“高人才密度”（High Talent Density）这个词最早用于奈飞的企业文化中，记得经常还有小伙伴在追问：到底什么才叫高人才密度？
OpenAI对此的定义是：所谓的“高人才密度”就是指平均能力和绩效远远超越大部分公司的标准，这是一种卓越的水平。
这样的人，也符合奈飞所说的“成年人”的标准，招进来之后，可以对他们充分信任、充分授权，让他们在工作中可以充分释放出自己的潜力。
正因为有了高人才密度，所以OpenAI可以始终保持团队的小巧和灵活，并能快速开发出产品。
高人才密度的另一个特点是，对于早期的创业公司，这样的人才更多靠外招而不是内部培养。这也就意味着企业不惜代价到市场上吸引最一流的人才。
最近有报道说，OpenAI从特斯拉、谷歌等公司挖了大量顶级的人工智能工程师，开出的最高年薪（含股票）已经到了数百万至一千万美金。
OpenAI内部在管理这些高密度人才时，也有一个很有意思的方法：给所有人同样的岗位头衔“技术员工成员”（member of technical staff）。
据说，OpenAI这样做，是为了帮助员工保持“谦卑感”，大家在这里工作，不要去比头衔、待遇这些花里胡哨的东西，公司不容忍个人英雄，这里的每一个人，都是团队的一份子。
所有的技术人员，都应该把自己的全部注意力放到更快、更好地开发出符合公司使命的产品上。
巧合的是，在我服务的上家公司，在打造敏捷组织的过程中，为了让大家不去做职位、待遇等方面毫无必要的攀比，我们也取消了正式岗位头衔的做法。
事实证明，拿掉这些东西之后，大家的正常工作并无受到任何干扰，工作的注意力会更集中、团队协作也更顺畅。
6. 日常习惯的积累
OpenAI内部有很多的好的工作习惯，这些习惯日积月累之后，便迸发出了巨大的生产力。
举个例子，疫情之后，美国很多科技公司都开始允许员工在家远程办公。但是，OpenAI会要求员工每周一到三到办公室面对面办公，因为这是很多时候解决工作问题的正确方法。
Evan提到，在开发ChatGPT时的很多早期技术进展，都是大家在面对面的轻松交谈中取得的，还有很多进展来自于大家在办公室白板前和午餐桌上的即兴讨论。
周一到三的工作量很大。至于周四、周五这两天，属于公司的无会议日，大家较少呆在办公室，而是在家里更加专注工作。
Evan认为，这样的时间安排，让每个人一周的工作量相当合理和紧张，也推动了每个人努力工作。
这样的做法也非常值得我们身边某些996的公司学习。
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